Awesome GitHub RepositoriesEmbedding Difference Optimization

StyleCLIP est un framework pour piloter des modèles génératifs en utilisant le pré-entraînement contrastif langage-image (CLIP) pour éditer et synthétiser des images. Il fonctionne comme un éditeur d'images dans l'espace latent qui manipule des représentations vectorielles de haute dimension pour aligner les caractéristiques visuelles avec des descriptions en langage naturel. Le système modifie les images générées par StyleGAN en calculant la différence entre les embeddings de texte neutres et cibles. Ce processus permet l'isolation d'attributs visuels spécifiques, tels que l'âge, le genre ou l'expression, en projetant des changements sémantiques sur la variété latente. Le projet couvre des capacités pour l'édition d'images pilotée par texte et la synthèse générative. Ces outils incluent des contrôles de précision pour ajuster la force des modifications et la capacité de générer de nouvelles images à partir de zéro en mappant des invites textuelles vers un espace latent visuel.